Entrepôt de données

définition 3.1 Le data warehouse à la croisée des trois CRM 3.2 Le stockage des données dans l’entrepôt de données 4. Des systèmes d’information OLTP au data warehouse 4.1 L’analyse des données : le data warehouse et les outils OLAP 4.2 Le cube OLAP, Drill Down – Roll Up et Slicing 4.3 Exemples d’application des outils d’analyse OLAP 5. Définition du data mining 5.1 Les facteurs de succès du data mining 5.2 La préparation des données 5.3 Les tâches effectuées par le data mining 5.3.1 La description 5.3.2

décisionnel? II-C - Architecture des systèmes décisionnels II-C-1 - Les sources de données II-C-2 - L'entrepôt de données II-C-3 - Le serveur OLAP ou serveur d'analyse II-C-4 - Le générateur d'états II-C-5 - Quelques termes usuels du décisionnel III - Aspect pratique III-A - Pré-requis III-B - Créer une Source de données ODBC III-C - Démarrer OLAP Manager III-D - Créer votre base de données d'analyse III-E - Créer une source de données OLAP III-F - Ouvrir l'assistant création de Cube III-G - Ajouter une mesure

popularisé le terme « Business Intelligence », équivalent anglophone de l'informatique décisionnelle. Il l'a décrit comme étant un ensemble de concepts et de méthodes pour améliorer la prise de décisions en utilisant des systèmes s'appuyant sur des données concrètes et réelles. L’informatique décisionnelle (en anglais : DSS pour Decision Support System ou encore BI pour Business Intelligence) désigne les moyens, les outils et les méthodes qui permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer

L’exploitation optimale des informations est la base de la réussite d’une gestion de la relation avec les clients. La communication idéale avec le bon client découle de recherches et d’une réflexion approfondie – il ne suffit pas de se baser sur des données pour comprendre les désirs et les besoins du client. 2 l’évolution du marché Après la 2ème guerre mondiale, les entreprises savaient comment écouler leurs stocks de produits, fabriqués pour leurs clients, mais maintenant et avec une concurrence

notre projet de fin d’étude s’inscrit dans le cadre de l’informatique décisionnelle. ATAC se charge de la gestion informatique de la totalité des entrepôts et des magasins du client ATAC Market qui représente une filiale de la chaîne des supermarchés du groupe Auchan. Dans ce contexte, et afin d’offrir aux managers du groupe un meilleur usage des données pour leur prise de décision, l’équipe se base actuellement dans son processus décisionnel sur une solution logicielle appelée Mapping. En fait

la recherche des pépites d ’or dans un gisement, la fouille de données vise :   à extraire des informations cachées par analyse globale à découvrir des modèles (“patterns”) difficiles à percevoir 2 Définition  Data mining  ensemble de techniques d'exploration de données afin d'en tirer des connaissances (la signification profonde) sous forme de modèles présentés à l ’utilisateur averti pour examen Données entrepôt Data mining Découverte de modèles Connaissances Compréhension

Entrepôts de données : Introduction au langage MDX (Multi-Dimensional eXtensions) pour l!OLAP 2009 Bernard ESPINASSE Professeur à l'Université d'Aix-Marseille P la n 1. 2. 3. Schéma XML d!une BD multidimensionnelle ! Rappels de modélisation multidimensionnelle ! Schéma en XML sous Mondrian Introduction a MDX ! Origine de MDX ! MDX versus SQL Syntaxe de base de MDX ! ! ! ! Structure générale d!une requête MDX MDX Spécification de Membres, Tuples et Sets dans MDX Spécification d!un

restituer les données, matérielles ou immatérielles, d'une entreprise en vue d'offrir une aide à la décision et de permettre à un décideur d’avoir une vue d’ensemble de l’activité traitée. Le rôle du Datawarehouse : Un datawarehouse (ou entrepôt de données) est un serveur informatique dans laquelle est centralisé un volume important de données consolidées à partir des différentes sources de renseignements d'une entreprise (notamment les bases de données internes). L'organisation des données est conçue

|Prospection | |O |Qualifier et augmenter la base de données |Attirer et fidéliser la clientèle | |C |Inscription obligatoire avant achat |Utilisation de base de données= adresse e-mail | | |CRM |et de domicile, n : téléphone

de gestion qui s’intéressent à la production, aux stocks ou encore aux facturations. Ensuite on peut parler de « Data Warehouse » (en français : entrepôt de données) qui permet de réunir l’ensemble des informations relatives aux clients et prospects (historique, état de la commande, exigences,…) dans une seule source. Puis viennent les bases de données externes notamment en matière de marketing. Ces dernières donnent des informations relatives au marché, à la segmentation, aux comportements des clients